es scroll查询很慢

ES Scroll查询慢可能有多种原因，以下是一些常见的原因：

1. 数据量过大：如果数据量非常大，ES Scroll查询的效率会受到影响，可能会导致查询速度变慢。

2. 索引设置不当：如果索引设置不当，比如分片数量过多或者过少，都会影响ES Scroll查询的效率。

3. 硬件性能不足：如果硬件性能不足，比如CPU、内存、磁盘等，都会导致ES Scroll查询慢。

4. 查询语句复杂：如果查询语句非常复杂，包含大量的聚合、过滤等操作，也会影响ES Scroll查询的效率。

建议你可以通过以下方式来解决ES Scroll查询慢的问题：

1. 优化查询语句，尽可能减少不必要的聚合、过滤等操作。

2. 调整索引设置，尽可能满足查询需求的同时，减少分片数量。

3. 提高硬件性能，比如升级CPU、增加内存等。

4. 将数据分批次查询，避免一次查询数据量过大。

相关问题

elasticsearch scroll 查询

Elasticsearch scroll 查询是一种用于处理大型数据集合的技术。它允许您在不影响性能的情况下，逐步地检索大量的搜索结果。

以下是一个基本的scroll查询的示例：

POST /my_index/_search?scroll=1m
{
    "size": 100,
    "query": {
        "match" : {
            "title" : "elasticsearch"
        }
    }
}

在上面的查询中，我们指定了一个初始搜索请求，并将scroll参数设置为1分钟。我们还指定了一个"size"参数，该参数指定了每个批次要返回的文档数。在此示例中，我们将每个批次的文档数设置为100。

当我们运行此查询时，Elasticsearch将返回一个初始的搜索结果集，并为我们提供一个scroll_id。我们可以使用此scroll_id执行后续的搜索请求，以逐步检索结果。

以下是一个使用scroll_id执行后续搜索请求的示例：

POST /_search/scroll
{
    "scroll": "1m",
    "scroll_id": "DXF1ZXJ5QW5kRmV0Y2gBAAAAAAAAAD4WYm9laVRMNGxKUXE2Z2lKSEFZa1VUQQ=="
}

在上面的查询中，我们指定了一个scroll_id参数，该参数包含之前搜索请求返回的scroll_id。我们还将scroll参数设置为1分钟，以便Elasticsearch知道我们要继续检索结果。

使用scroll查询时，需要注意以下几点：

1. 每个scroll查询请求都会消耗一些系统资源，因此不应该无限制地使用它。
2. 一旦您完成了scroll查询，您应该及时清除scroll上下文，以释放资源。
3. 如果您的查询需要对大量文档进行排序，scroll查询可能不是最佳选择。排序会增加查询的内存使用量，从而增加查询的资源消耗。

es分页查询Scroll

为了实现分页查询，Elasticsearch提出了一种scroll滚动的方式。使用scroll，每次只能获取一页的内容，并返回一个scroll_id。通过这个scroll_id可以不断地获取下一页的内容。值得注意的是，scroll不适用于有跳页的情景。为了使用scroll，我们需要将from设置为0，并指定size来确定每次查询返回的数量。同时，还可以通过设置scroll_id的过期时间来控制scroll的有效期。比如，可以通过设置scroll=5m来保留scroll_id 5分钟可用。

在Java中处理scroll分页查询时，可以使用循环查询的方式。首先进行一次初始化查询，按照需要的查询条件处理，并加上scroll参数。之后的查询都可以使用GET /_search/scroll/接口传递scroll_id来查询。如果返回的数据为空，则表示已经查询完毕，可以终止循环。这样就实现了分页查询的效果。

另外，对于初始化查询，我们可以传递参数scroll=5m给Elasticsearch，它会返回一个base64编码的长字符串作为_scroll_id。这个_scroll_id可以在下次查询时传入，用于继续获取下一页的数据。同时，可以通过指定size参数来控制每次滚动拉取的数据量。需要注意的是，如果做了分片，查询结果可能会超过指定的size大小。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [ES(elasticsearch) - 三种姿势进行分页查询](https://blog.csdn.net/ChengHuanHuaning/article/details/117696054)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [ES - 滚动查询(scroll)](https://blog.csdn.net/qq_36428889/article/details/118727603)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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